Bibliographie & annexes
Quiz & test
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Les moteurs de recherche font partie de notre quotidien numérique et sont des carrefours essentiels pour nous permettre de rechercher de l'information sur Internet. Quels ont les principaux moteurs ? Comment fonctionnent-ils ? Cet article décrit les différentes phases de traitement de l'information par des outils comme Google ou Bing : crawl du Web, indexation des pages, analyse et utilisation de critères de pertinence in page /off page permettant de donner des notes aux documents explorés, puis affichage des résultats.
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Search engines are part of our daily digital life and are essential hubs for seeking information on the Internet. What are the main ones? How do they work? This article describes the different phases of information processing used by tools such as Google or Bing: web crawling, page indexing, relevancy criteria analysis and use of in page / off page rating and display of the results.
Auteur(s)
-
Olivier ANDRIEU : Consultant, Éditeur du site Abondance.com
INTRODUCTION
Les moteurs de recherche rythment la vie numérique des internautes actuels. Carrefours indispensables pour mener à bien toute investigation sur la Toile, ils ont fortement évolué depuis les premiers outils (Excite, Webcrawler, Lycos, Altavista, etc.) jusqu'au leader actuel, Google et son challenger, Bing, que bien peu de concurrents arrivent à talonner pour l'instant. En tout état de cause, il est intéressant de se pencher sur le fonctionnement de ces outils et leur évolution au cours des années, car la connaissance de ce que l'on peut trouver « sous le capot des moteurs » peut également nous aider à mieux mener à bien nos recherches sur le Web…
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MOTS-CLÉS
KEYWORDS
Robot | search engine | Google | Bing
VERSIONS
- Version archivée 1 de mai 2011 par Olivier ANDRIEU
- Version archivée 2 de mars 2017 par Olivier ANDRIEU
DOI (Digital Object Identifier)
CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Accueil > Ressources documentaires > Technologies de l'information > Technologies logicielles Architectures des systèmes > Management des systèmes d'information > Moteurs de recherche web - Google, Bing et leurs challengers > Compréhension de la requête
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Présentation
Système de ranking
En anglais
4. Compréhension de la requête
Les moteurs de recherche actuels ont fait de gros efforts, depuis plusieurs années, pour mieux comprendre la requête tapée dans le formulaire de recherche par l’internaute. Ainsi, chez Google, se sont succédé les algorithmes Hummingbird, Rankbrain, Deeprank (ou BERT), puis MUM, etc. Ils ont tous pour objectif d’identifier la requête (ou l’intention de recherche) demandée et de mieux l’analyser, par la proximité (géographique et sémantique) des termes entre eux, leur signification, une éventuelle polysémie (un même mot ayant plusieurs significations comme orange, jaguar ou apache), etc. Ces nouveaux algorithmes, qui prennent en compte de nombreuses technologies d’intelligence artificielle et de machine learning (apprentissage automatique), rendent quelque part plus « intelligents » les moteurs de recherche et permettent, en comprenant mieux ce que désire l’internaute, de mieux identifier la meilleure réponse disponible sur le Web.
-
Les moteurs de recherche tentent de plus en plus, à l’heure actuelle, de mieux comprendre la requête tapée par l’internaute.
-
Cela se fait par des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, permettant de mieux identifier les réponses appropriées sur le Web.
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Compréhension de la requête
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BRIN (S.), PAGE (L.) - The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer networks and ISDN Systems. - https://snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/Brin98Anatomy.pdf (1998).
-
(2) - FORD (D.), GRIMES (C.), TASSONE (E.) - Keeping a search engine index fresh: risk and optimality in estimating refresh rates for web pages. - Google https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/34570.pdf
-
(3) - O’BRIEN (S.), GRIMES (C.) - Microscale evolution of web pages. - In WWW’08: Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference (2008) https://www.researchgate.net/publication/221022492_Microscale_evolution_of_web_pages
-
(4) - GURMEET (S.M.), JAIN (A.), SARMA (A.D.) - Detecting near-duplicates for web crawling. - Stanford University. WWW 2007 - Track: Data Mining (2007) https://www2007.org/papers/paper215.pdf
-
(5) - NAJORK (M.), WIENER (J.L.) - Breadth-first search crawling yields high-quality pages. - Compaq WWW10 (2001) http://www.www10.org/cdrom/papers/208/.
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Statistiques sur les motours de recherche dans le monde
La problématique de la mesure (et comparaison) des parts de marché des moteurs de recherche
Abondance
Secrets2Moteurs
https://www.secrets2moteurs.com/
Veille disponible sur http://www.seobythesea.com/
HAUT DE PAGE
SEO Campus et SEO Camp Days
https://www.seo-camp.org/agenda-des-evenements-seo-et-webmarketing/
SMX Paris
HAUT DE PAGEOrganismes – Fédérations – Associations (liste non exhaustive)
Seo Camp...
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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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